Vaccines are underused in pregnancy: what about knowledge, attitudes and practices of providers?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To investigate actual knowledge of official recommendations towards seasonal influenza (SID), and Tetanus-diphtheria acellular-pertussis (Tdap) vaccines in obstetrics/gynecologists (OBGYN). METHODS: PubMed and EMBASE databases were searched. A meta-analysis was performed to calculate odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) among case controls, cross-sectional studies, either questionnaire or laboratory exams based. Results. A total of 6 studies met inclusion criteria, including 1323 OBGYN from 5 different countries. Overall, around 99% of sampled professionals were aware that official recommendations towards SID in pregnancy do exist, compared to 92% for Tdap, with significant heterogeneity (I2 > 95%, p < 0.001). Concerns about vaccine safety was reported by 10% of respondents for Tdap, and by 6.0% for SID, but again available studies were substantially heterogenous (I2 = 86.7% and 86.0%, p < 0.001). Eventually, 93% of respondents actively recommended SID in pregnancy, compared to 88% for Tdap (I2 98.8% and I2 95.9%, respectively p < 0.001). The evidence of significant publication bias was initially subjectively identified from the funnel plot, and then objectively confirmed through the regression test for all analyses. CONCLUSIONS: These results suggest an appropriated understanding of official recommendation among sampled OBGYN, with high shares of professionals actively promoting vaccination practices among their patients. Despite the high heterogeneity and the significant publication bias we identified, our results also hint towards extensive knowledge gaps of OBGYN, and particularly regarding unmotivated concerns about vaccine safety. As a consequence, appropriate information and formation campaigns should be appropriately tailored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».